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3 月 23 日，机器之心「AI 科技年会」的并行论坛之一——首席智行官大会受到了业界广泛关注。本次大会围绕汽车机器人、芯片及自动驾驶等领域，邀请了 11 位业内极具代表性的企业高层及专家，为出行智能化的时代代言。
在首席智行官大会的第二场圆桌论坛上，驭势科技联合创始人兼首席产品官周鑫、图森未来联合创始人兼首席架构师郝佳男、宏景智驾联合创始人兼软件算法VP董健、禾多科技副总裁戴震，围绕自动驾驶商业化如何走向成熟进行讨论，发表了大量极具洞察性和深度的观点。
以下是本次圆桌的对话整理：
全场景自动驾驶布局的挑战和优势
驭势科技联合创始人兼首席产品官周鑫：
我们最终还是想成为一个AI虚拟驾驶员赋能的公司，将AI虚拟驾驶员赋能到各行各业里面去，赋能到所有需要自动驾驶能力的行业。
从行业来看，我们先看到的肯定是Robotaxi，这是最宏伟的终局场景。但这个终局场景比较漫长，不是一朝一夕，大概率要在五年、十年以后实现。
在此过程中，我们会带着这个愿景，将朝向最终路径发展途中出现的局部成熟技术，应用、尝试到所有的场景，同时也利用不同的应用场景去验证技术。因为技术是验证出来的，不会有朝一日从天而降，解决天下所有的问题。
我们的一个核心理念是用一个控制器软硬件的协同设计、一套核心的算法和传感器布局，在尽可能多的行业中应用。这个缺点是对工程能力要求很高，需要在算法在快速迭代和演进过程中，考虑将其成熟化、工程化，然后再去应用尝试。这样的好处是能帮助我们快速验证，快速让技术成熟。
我们现在看到的很多单一场景比较受限，场景刚开始的时候，学习曲线很好，可以有很多收益。但用多了以后，算法的迭代挑战线会慢慢收敛，所以我们尽可能用多场景去做，去学习收集更多局部挑战的场景，从而帮助我们主线的Robotaxi技术逐渐成熟。
同时，Robotaxi技术成熟了之后，很多算法可以快速应用到场景中去，进而互惠、互相补充、互相迭代的一个场景。这是我们一整套的愿景，也是从17年以来不断尝试的一个商业化探索。
不同自动驾驶路线的技术差异
图森未来联合创始人兼首席架构师郝佳男：
自动驾驶今天有很多的方向都应该去探索，每个方向不经过一定的时间周期，可能很难得知到底可不可行。因此，不同的探索一定是非常合理的，而这可以从商业和技术两方面来讲。
从商业来讲，对于货运最根本的还是要帮助货物主解决问题，比如降低车队的运营成本。L4级自动驾驶本质就是通过省掉司机来节约成本，这部分可能是目前运营中最主要的支出部分。
对于L3或者L2级自动驾驶，现在也有不同的一些观点。有观点是可以通过应用这类辅助驾驶技术，让人的疲劳程度降低，降低投入的人力。但这点在目前的法律框架下，以及一些数据上，可能还有待验证。
我们认为L2跟L3的意义，更多是体现在节油层面。因为人很难与自动驾驶系统来对比燃油经济性，自动化系统可以很好的将转速控制在最经济的区间。但是对人来说，经验丰富的司机也会很难一直保持在这种状态。
这个问题可能就会变成在行驶途中，如何尽可能保持在自动驾驶状态，那样就可能会有更多机会节省更多的燃油。我认为这是L2、L3级自动驾驶领域，尤其是货运领域，应该做到的点。
如果是做这方面的生意，单纯的软件角度可能并不容易做到的，还需要从硬件切入这件事。因为，不管是造车还是给OEM提供全套方案，只靠软件很难在商业之中占有主动权，还需要软硬结合来去做。
从技术层面来讲，L4虽然对数据有很多的需求，但与低级别自动驾驶的设计是有很多根本的不同。L4要达到的点是非常高的可用性，这个可用性其实要通过系统设计达到，而不仅仅是通过数据积累做的。比如，我的车无论有多少的数据，但只要没有传感器冗余、没有做两套供电，或者算法本身没有做corner case，那这个框架就不可能达到L4所要求的完全无人的状态。
渐进式迭代对于发展高阶自动驾驶的意义
宏景智驾联合创始人兼软件算法VP董健：
宏景智驾是非常坚定地走渐进式迭代路线的，类似于特斯拉从L2级的量产，逐渐往上迭代到L3、L4。宏景智驾的终极目标一直是做L3、L4级别的高阶自动驾驶，但希望能走一条相对务实、能够逐步可持续落地的路径，所以选择了渐进式迭代路线。
这个过程中，L2级系统对于L4级系统其实是有很多的支持意义。首先商业模式上，国内目前还没有比较完善的L3以上的法规，路面上能够跑的车，其实都是L3级以下的系统。换句话说，如果不做L3以下的系统，实际是不可能拿到主机厂这种每年十万甚至百万的订单。
对于宏景智驾来说，选择这样一条渐进式迭代的路线，可以在早期得到一定的营收。创业到现在四年不到的时间，我们的营收已经达到了几亿元，这其实是得益于渐进式迭代的路线。
现在国内15万到20万元以上中高端车型，其实比较注重L3、L4的体验，在这里面我们比较推荐特斯拉硬件预埋、软件OTA升级的路径，这给我们提供了可持续升级的、可「沿途下蛋」的路径。我们在L3级以下的量产项目里已经积累了很多量产经验，这个经验不仅是对L2有用，对L3、L4也都非常重要。
自动驾驶是非常复杂的系统，它涉及到软件硬件系统集成等各个方面。如果不经历几个量产项目的洗礼，如果不经历DV和PV的过程、夏季冬季实践、大规模的里程路测、SOP后客户的投诉，不经历跟主机厂深度的磨合，可能比较难打造真正能够落地量产的汽车产品，尤其在汽车产品对可靠性要求相当高的情况下。
第三从技术来讲，我们现在设计的L3其实都是有L4和L2两套系统同时在跑，会有两套算法在里面。如果将量产车卖给客户，用户会跑到全国各地各个地方。这么大的场景里，实际只有一小部分处于ODD范围内，大部分时间系统都是跑在L2的功能上。L2系统对于车的稳定性起到非常重要的托底作用，所以L2的经验将是我们向高阶系统发展非常重要的支撑。
数据其实也是有不同的量级，我们如果选择做Robotaxi，在一个限定区域里面、在目前法规限制下，那它的量级可能就是几百辆车的车队。但是，如果我们做L2或L2.5系统，就可以积累到每年数十万甚至数百万车辆车的量产数据，同时也不会被限定区域。两者的数据丰富程度是不同的，所以宏景选择渐进式的迭代路线。从技术上是帮助我们逐步升级到L3、L4非常重要的支撑，从商业来讲是让我们实现早期造血、沿途下蛋、可持续落地的途径。
量产数据如何用于向高阶自动驾驶系统迭代
禾多科技副总裁戴震：
禾多科技一直秉承着体验为王的指导方针，提出了以行泊一体、驾舱一体的产品思路，希望通过场景的打通、高效的行驶、交互的和谐等几个方面，提升用户的体验。
首先，从技术上来说，我们的行车自动驾驶系统 HoloPilot和智能泊车系统HoloParking都会应用到广汽项目当中，打通自动驾驶的场景。同时，我们开发的车内人机交互方案也会引进座舱，为车主带来更好的自动驾驶交互体验，这些都可以在我们量产项目当中体会到。
其实，我们考虑的另外一个问题在于，有了量产项目数据之后，如何充分应用这些数据进行技术迭代的问题。市场上现在有两种不同的主流方案，一种是像Waymo为代表的直接做Robotaxi，L4级别以上高级自动驾驶一步到位的方案，另一种是以特斯拉为代表的量产迭代方案。而我们禾多科技一直坚持选择的，是类似后者的量产迭代方案。
从数据量上来看，量产迭代方案的数据量要比Robotaxi可能高一到两个数量级，而且差距也是在逐渐增加。我们面临的问题，就是在自动驾驶方案在量产车上落地之后，如何应对这些「海量并发」的数据。
为此，我们正在开发一套完整的数据处理平台，把以前本地化数据处理闭环逐渐挪到了云端，实现从车端场景截取、数据脱敏、数据回传云端、数据回灌、故障分析、云端训练、场景入库等完整的云端工具链。这些工具链的搭建，都是为了让我们能够应对这些大量并发的量产数据打下基础。
除了与广汽形成全方位合作以外，禾多科技也在跟其他的主机厂沟通、合作，我们希望把刚才所说的泊车一体、驾舱一体的这些技术用到更多的量产车型上。量产的意义，除了商业价值以外，更重要的也必然是通过更多数据积累，推动自动驾驶技术不断往前迭代。
自动驾驶如何走向成熟？
是否B、C端百花齐放？
驭势科技联合创始人兼首席产品官周鑫：
从我们现在在行业里的经营角度来看，B端一定是百花齐放的。驭势科技除了做商用车之外，还进入了特种车领域。例如，我们做的机场的特种车，以及在厂区物流的特种车。
目前，乘用车占整个社会车辆的绝大多数，但是实际使用时间、实际行驶里程，商用车和特种车占据了乘用车外的另半边江山。我们不能说很大，但半边江山是肯定的。
在这个领域内，我们可以看到B端的需求也是完全不一样的，有大B的需求，有小B的需求，也有散户的需求，自动驾驶技术在这方面是大有可为的。B端为社会创造的价值也很大，至少跟C端是一样大。从这个角度出发，我们会看到自动驾驶是逐步成熟的、很多行业逐步探索的过程。
对于所有做自动驾驶的角度来说，安全是永远放第一的，没有安全就没有自动驾驶的未来。安全相关是最关键的，行业要有特色、有系统化的解决方案，因为算法可能很耀眼，但是系统才是真正的基石。
此外，驭势科技还做了台风天、大雪天、大雾天等很多天气的场景，因为自动驾驶系统是要帮助客户解决商用场景，雨雾天同样要工作。而且，必须要在行业里面真正做到全无人，真正做到L4级别365天的全无人出动，这是第一点。
第二是效率跟成本，无人驾驶技术最终是解决用户的商业需求，解决甲方的效益问题，要么削减成本，要么创造效益，总归是要帮助其创造价值的，同时也是帮助整个社会去进步，这是我们在B端最核心的使命。这点我们要求真正的去做到在各种复杂的场景下让L4有更高的速度、更敏捷的能力、更鲁棒的性能。
最后一点是管理，包括社会管理、行业管理，这些可能是跟技术无关的，但这可能是决定自动驾驶、无人驾驶能不能最终运用的另外一个因素，甚至可能是决定性的必要条件。
管理在法律法规上是法律法规的管理，在行业应用中是行业的管理，在场景纪律中是场景的管理。从整个宏观到微观的层面，管理一定需要跟无人驾驶技术研发进行配合，互相改变，互相进步。以前「有人驾驶」的管理办法，未来不一定适合无人驾驶，如果硬放到无人驾驶，可能会把无人驾驶行业未来扼杀掉。所以，无人驾驶一定跟社会管理者、企业管理者一起来进步。
图森未来联合创始人兼首席架构师郝佳男：
做B端生意的逻辑就是为客户创造价值。因为B端用户很实际，看的是这个东西能不能帮助他赚很多钱，能赚钱哪怕不是自动驾驶他也要，所以自动驾驶是为了实现商业逻辑中技术的一环。
现在自动驾驶有非常多的进展，但还需要继续解决两个层面的问题，一个还是技术本身，另一个在法规层面。
L4级别自动驾驶对可靠性要求是非常高的，我们最近也放出了在美国进行的全程无人展示，但只是一个里程碑，最后的商业逻辑需要技术再去往前走。我们能看到终点，但是还是需要一定时间做这件事。
另一点就是法规，美国目前的法规相对来说还比较宽松，包括对于责任的认定，很多的州都允许做自动驾驶测试。但是，这也是因为自动驾驶还是一个新鲜事物，等到真正开始大规模上路运营，大家对它的感受是什么样，可能又会有一轮新的反馈。图森未来跟政府层面有很多沟通，一起去推进法规制订，使相关法规更加完善。
回到中国来讲，自动驾驶、特别是全无人自动驾驶，我们的法规相对来会保守一点，现在还有一些法规需要去突破，才能够真的允许进行测试和运营。当然我们有信心做到，也看到了很多的进展，这也是需要去突破的一件事，与技术是相辅相成的。有更多的政策可以让我们更多地深入到最终场景之中，进行技术的迭代，两者也是相互关联的。
宏景智驾联合创始人兼软件算法VP董健：
C端落地要比想象中的更快一些，而且一旦落地就会出现比较大的规模，会有大量量产车出来。当前一两年之内就会出现落地的情况，各个主机厂都在推比较高阶的L3、L4功能的车，不仅仅限于蔚小理这样的新造车势力，也包括各个传统主机厂。
这一两年之内，大家推的是L3、L4体验、L2责任体系的车型，这是因为现在国内还没有具体的L3法规落地，所以就算功能已经做到L3、L4体验了，但是在责任体系上如果出了事故，还是司机负责的，而且在一些高速情况下也不允许脱手。
但是，L3、L4体验的车型这两年会推出非常多。我们还可以看到其支持的场景也在一点点扩大，而且是从低速逐渐往高速扩大。一开始可能只局限于停车场，像特斯拉智能召唤、小鹏自动泊车的这些功能。
欧洲现在已经有ALKS这项真正意义上的自动驾驶法规，国内法规应该也会很快跟上。现在自动驾驶已经从低速停车场扩展到了城市的低速场景，再往后三五年之内高速场景也会逐渐落地真正意义上的L3、L4级自动驾驶，指的是出了事故责任是在车，而不是在于司机。
从B端来看，也是从低速封闭场景逐渐往高速拓展。在这几年之内能够较快落地的应该是园区、港口或矿区等封闭场景，以及政府示范区域里的Robotaxi，这些都落地在有限区域里运营，规模没有乘用车大。
往后三五年之内，干线物流也是我们非常有前景的方向，这里也确实是刚需。现在物流公司的老总找卡车司机有时候都要亲自到微信群里找，几家头部物流公司跟我们沟通，哪怕帮他们节省1%的成本，不管省油还是省人，他们都是愿意买单。L3自动重卡可以真正解决这种功能，如果国内法规真正放开，也一定能够铺开来。
还有商业化的核心瓶颈，第一个仍然是技术层面的。自动驾驶是一个非常复杂的系统，牵涉到传感器、硬件、软件、网络等各个方面的众多问题，任何一个环节出现问题都会影响其可靠性和稳定性。这里面还需要时间和经验的积累，这也是宏景智驾为什么走渐进式迭代路线的原因。
另一个屏障在于国内法规，目前现在没有真正意义上的L3法规推出，只有工信部的一些纲领性文件。我们了解到有一些法规计划放出来，但是还没有实质性地落实下来。虽然各个政府的示范区是已经比较多了，但是想要推出一款真正能够让司机脱手、脱眼、脱脚的产品，还是需要法规的支撑。
责任体系的界定也是很重要的一点，事故的底责任主体是谁，这关系到整个产业链的商业模式。如果没有这样的责任体系，自动驾驶产品依旧是比较难落地。
此外还有一些数据回传、测绘的法规、网络安全、V2X规定等技术层面的问题，我们相信相关法规会在接下来的几年中陆续推出来，从而帮助我们实现大规模的商业化落地。
禾多科技副总裁戴震：
B端、C端呈现出的百花齐放场面有目共睹，未来几年应用也不会有什么改变。
从B端来说，首先自动驾驶场景非常广泛，包括矿区、园区、物流配送，以及道路上的乘用车；其次，各家公司的研发路径也不相同，有Waymo这种主攻Robotaxi试图一步到位的路径，也有像特斯拉这种逐渐通过量产迭代的路径；第三，各方参与者都是从不同角度切入赛道，短时间内不会形成一家通吃的垄断局面，未来将是百家争鸣，百花齐放的局面。
说到C端，像禾多科技这样最终要在乘用车上量产搭载的自动驾驶方案，肯定要经过C端消费者的考核。C端用户本身的诉求也有很多，有的关注自动驾驶交互、有的关注座舱交互、有的关注自动驾驶的安全性、也有的更注重驾驶的舒适性。
作为我们这样的企业，需要同时满足B端客户以及C端客户体验的双重诉求。B端的传统主机厂相对来说比较谨慎，把安全性、稳定性作为重中之重，这就要求我们从流程管理上、从技术开发上都要达到这个诉求。
比如，在流程管理上，我们去年拿到ASPICE CL2的认证，这也标志着我们在项目管理、需求管理、开发设计、测试验证、支持过程等方面建立完善的开发流程体系，为开发量产项目打下流程上的基础。
在技术实现上，禾多科技正在按照功能安全的要求进行大量的开发和验证，以达到主机厂严格的产品出厂标准，今年就将有多款搭载禾多自动驾驶系统的量产车型上市。总之，为了满足主机厂产品准出的标准，从流程管理到技术开发，这两个方面我们都在积极地做准备。
从消费者角度出发，虽然现在市面上有很多高级别辅助驾驶，但是我不敢保证所有的体验都是能让客户满意的，有些消费者甚至会对这种技术产生一定的顾虑，这从某种程度上也制约了自动驾驶技术的商业化落地过程。
禾多科技之所以提出行泊一体加驾舱一体的方案，就是想从行驶高效性、交互协同性几个方面综合性提升用户的体验，希望我们的自动驾驶技术能够更快地被广大客户所接受。
我们认为2025年是自动驾驶量产的重要时间点。目前来看，自动驾驶已经在一些相对特定的园区、一些封闭的人流较少、速度较低的场所逐步应用起来了，也逐步走进很多人的生活当中。
第一点是车端技术问题，传感器技术、芯片技术正在走向量产化、商业化；第二点是普罗大众对于自动驾驶接受程度也在逐渐提高；第三点，基础设施、法律法规等配套部分，可能需要两三年的时间才能达到比较成熟的阶段。
相信这几点真正落实下来的时候，真正能够达到商业化途径的时候，应该就是量产自动驾驶井喷的时期。
